class: inverse,left, middle background-image: url(data:image/png;base64,#background.png) background-size: cover <img src="data:image/png;base64,#LOGO_DIPLOMADO.png" width="500px"/> ## Módulo 1: Manipulación y análisis de datos geoespaciales ###Introducción a Tidyverse José A. Lastra<br> <a href="http://github.com/JoseLastra"> Github: JoseLastra</a><br> <a href="mailto:jose.lastra@pucv.cl"> jose.lastra@pucv.cl</a> | <a href="mailto:jose.lastramunoz@wur.nl"> jose.lastramunoz@wur.nl</a><br> .large[<b><a href="https://www.pucv.cl/uuaa/site/edic/base/port/labgrs.html">LabGRS</a> | Septiembre, 2025</b>] <br> --- class: center,middle background-image: url(data:image/png;base64,#labgrs_logo.png) background-size: 35% --- ## Contenidos .pull-left[ 1) Tidyverse: <details> <summary>Detalles</summary> * ¿Qué es? * ¿Qué paquetes contiene? * ¿Por qué usar tidyverse? * Tidydata * Guía de estilo * Pipe `%>%` </details> 2) Importando datos 3) Manipulación 4) Visualización ] .pull-right[ <img src="data:image/png;base64,#https://raw.githubusercontent.com/allisonhorst/stats-illustrations/main/rstats-artwork/r_rollercoaster.png" width="650px"/> ] --- ## Bienvenidos al Tidyverse -- ### ¿Qué es tidyverse? -- - Es una colección de paquetes de R, que comparten una filosofía de alto nivel y una grámatica de programación y estructura de datos simple. -- - Esto busca que aprendendiendo el uso de un paquete en específico, aprender el siguiente se vuelva más fácil. -- - En una definición amplia, __tidyverse__ es un lenguaje para resolver problemas usando programación en R ([Wickham et al., 2019](https://cran.r-project.org/web/packages/tidyverse/vignettes/paper.html)) -- - Tidyverse busca agrupar las tareas más comunes del día a dia: importación, manipulación, visualización y programación. <center><img src="data:image/png;base64,#https://r4ds.hadley.nz/diagrams/data-science/base.png" width="50%"/></center> <center>Wickham, Çetinkaya-Rundel & Grolemund, 2023</center> --- ##¿Qué paquetes contiene tidyverse? -- - Al instalar tidyverse usando [`install.packages(tidyverse)`], podemos revisar los paquetes que posee empleando `tidyverse::tidyverse_packages()` .pull-left[ <table class="table" style="font-size: 16px; color: black; margin-left: auto; margin-right: auto;"> <thead> <tr> <th style="text-align:left;"> Paquetes </th> <th style="text-align:left;"> </th> <th style="text-align:left;"> </th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align:left;"> broom </td> <td style="text-align:left;"> haven </td> <td style="text-align:left;"> readr </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> conflicted </td> <td style="text-align:left;"> hms </td> <td style="text-align:left;"> readxl </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> cli </td> <td style="text-align:left;"> httr </td> <td style="text-align:left;"> reprex </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> dbplyr </td> <td style="text-align:left;"> jsonlite </td> <td style="text-align:left;"> rlang </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> dplyr </td> <td style="text-align:left;"> lubridate </td> <td style="text-align:left;"> rstudioapi </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> dtplyr </td> <td style="text-align:left;"> magrittr </td> <td style="text-align:left;"> rvest </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> forcats </td> <td style="text-align:left;"> modelr </td> <td style="text-align:left;"> stringr </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> ggplot2 </td> <td style="text-align:left;"> pillar </td> <td style="text-align:left;"> tibble </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> googledrive </td> <td style="text-align:left;"> purrr </td> <td style="text-align:left;"> tidyr </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> googlesheets4 </td> <td style="text-align:left;"> ragg </td> <td style="text-align:left;"> xml2 </td> </tr> </tbody> </table> ] .pull-right[ - Al cargar tidyverse a nuestro entorno, [`library(tidyverse)`], los siguientes paquetes son importados por defecto: <img src="data:image/png;base64,#core_conflicts.png" width="95%"/> - Los paquetes del "core" de tidyverse son generalmente suficientes para la mayoría de los análisis de datos. ] --- ### ¿Por qué usar tidyverse? -- - Los scripts escritos en estructura __tidyverse__ son en general más simples de escribir, leer y entender facilitando con esto la labor del/la programador/a. -- - Todos los paquetes en el tidyverse funcionan perfectamente juntos, evitando que nos preocupemos de algún tipo de compatibilidad. -- - Busca llegar a una estructura ordenada de nuestros datos, valiéndose para eso del uso de los **tibble**. <center><img src="data:image/png;base64,#tibble.png" width="25%"/></center> <center><a href="https://dcl-prog.stanford.edu/">Altman, Behrman & Wickham, 2021</a></center> --- ## Tidydata -- - La estructura de datos fundamental en tidyverse son los **tibble**. -- - De forma elemental, podríamos definir un tibble como una lista de vectores de la misma longitud. ``` r class(mpg) # revisar la clase de un objeto ``` ``` ## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" ``` -- - Estructuralmente, se puede pensar en un tibble como una hoja de Excel, una tabla en una base de datos, o como un dataframe en R o Python. --- -- .pull-left[ - Un tibble puede ser creado fácilmente en R empleando la función `tibble()` de **dplyr** ``` r tibble( a = 1:5, b = 6:10, c = 1, z = (a + b)^2 + c ) ``` | a| b| c| z| |--:|--:|--:|---:| | 1| 6| 1| 50| | 2| 7| 1| 82| | 3| 8| 1| 122| | 4| 9| 1| 170| | 5| 10| 1| 226| ] -- .pull-right[ - También podemos usar la función `as_tibble()`, para transformar objetos a tibble como por ejemplo el data.frame **trees**^* disponible en R. ``` r as_tibble(trees) ``` | Girth| Height| Volume| |-----:|------:|------:| | 8.3| 70| 10.3| | 8.6| 65| 10.3| | 8.8| 63| 10.2| | 10.5| 72| 16.4| | 10.7| 81| 18.8| | 10.8| 83| 19.7| ] .footnote[ *Ryan, T. A., Joiner, B. L. and Ryan, B. F. (1976) The Minitab Student Handbook. Duxbury Press. ] --- ## Tidydata -- - La idea general del trabajo con tibble es mantener una estructura ordenada (**tidy**) y rectangular, ya sea ancha o larga. -- - Esto implica invertir tiempo ordenando y limpiando nuestros datos (~80% del tiempo). -- - Para que un set de datos sea se ordenado, hay 3 reglas generales (Wickham, Çetinkaya-Rundel & Grolemund, 2023): * Cada variable debe tener su propia columna * Cada observación debe tener su propia fila * Cada valor debe tener su propia celda <center><img src="data:image/png;base64,#tidy-1.png" width="75%"/></center> <center><a href="https://r4ds.had.co.nz/tidy-data.html">Wickham, Çetinkaya-Rundel & Grolemund, 2023</a></center> --- name: untidy-slide ## Tidydata .center[**¿Cuál de estas 2 tablas cumple con las 3 reglas?**] .pull-left[ |country | year| cases| population| |:-----------|----:|------:|----------:| |Afghanistan | 1999| 745| 19987071| |Afghanistan | 2000| 2666| 20595360| |Brazil | 1999| 37737| 172006362| |Brazil | 2000| 80488| 174504898| |China | 1999| 212258| 1272915272| |China | 2000| 213766| 1280428583| ] .pull-right[ |country | year|type | count| |:-----------|----:|:----------|---------:| |Afghanistan | 1999|cases | 745| |Afghanistan | 1999|population | 19987071| |Afghanistan | 2000|cases | 2666| |Afghanistan | 2000|population | 20595360| |Brazil | 1999|cases | 37737| |Brazil | 1999|population | 172006362| ] --- <center><img src="data:image/png;base64,#tidy-4.png" width="60%"/></center> <center><img src="data:image/png;base64,#tidy-5.png" width="60%"/></center> <center><a href="https://garrettgman.github.io/tidying/">Grolemund, 2016</a></center> -- - El uso de datos ordenados favorece la uniformidad al tener una estructura de datos consistente. -- - Además, almacenar las variables en columnas favorece la naturaleza vectorial de R. --- ## Guía de estilo -- - En R no existe una guía universal de sintaxis para el desarrollo de un script. -- - Sin embargo, es recomendable trabajar de forma homogénea, uniforme y legible. -- - Tidyverse tiene un guía propia que pueden visitar [**aquí**](https://style.tidyverse.org/) y además disponemos de librerías como [**styler**](https://CRAN.R-project.org/package=styler) que nos ayudan a mejorar el estilo de nuestros scripts. -- - Nuestras recomendaciones generales son las siguientes: * Evite las líneas de código muy largas (> 80 caracteres). * Use espacios después de las comas. * Los operadores (==, +, <-, %>%, etc.) deben tener un espacio antes y después. * No poner espacios entre el nombre de una función y el primer paréntesis, ni tampoco entre el último argumento de la función. * Evite usar nombres de funciones o variables que ya existen (c <- 10, c()). * Evite el uso de caracteres especiales en nombres de objetos, archivos o rutas. * Use una sola estructura para los nombres de los objetos. > Un buen estilo de programación es como una buena puntuación, se puede escribir sin ella pero ... esmásfácilleeralgoordenadoquealgoquenoloestá. Hadley Wickham --- <center><img src="data:image/png;base64,#https://raw.githubusercontent.com/allisonhorst/stats-illustrations/main/rstats-artwork/tidydata_7.jpg" width="90%"/></center> <center>©Allison Horst</center> --- ## Pipe `%>%` -- - Una herramienta que facilita el trabajo con datos en R viene de la mano del paquete [**magrittr**](https://CRAN.R-project.org/package=magrittr). -- - El uso de los pipes nos permite expresar de forma clara una secuencia de múltiples operaciones. -- - Además, nos permite combinar estas funciones sin tener que asignar los valores intermedios a un objeto de forma innecesaria. -- - Tidyverse importa automáticamente `%>%` para su uso. - Desde R 4.1.0 se introdujo una versión nativa de pipe `|>`, puede ver más información [__aquí__](https://www.tidyverse.org/blog/2023/04/base-vs-magrittr-pipe/) -- ``` r set.seed(123) # asegurar reproducibilidad a <- runif(n = 500, min = 0, max = 10000) # calculemos el promedio de nuestro vector ## convencional mean(a) ``` ``` ## [1] 4952.837 ``` ``` r ## tidy a %>% mean() ``` ``` ## [1] 4952.837 ``` --- ## Pipe `%>%` ``` r # Encadenando procesos ## convencional prod(round(mean(a)), 5) ``` ``` ## [1] 24765 ``` ``` r ## tidy a %>% mean() %>% # promedio del vector round() %>% # redondeo del promedio prod(5) # multiplicado ``` ``` ## [1] 24765 ``` -- - En la estructura convencional, el código se lee desde adentro hacia afuera. -- - En la estrutura ordenada, podemos leer una secuencia ordenada de procesos. --- ## Pipe `%>%` -- - Además de aplicar los procesos encadenados, podemos referenciar un set de datos empleando el "." dentro de un argumento de una función. -- - Tomemos la función `lm()` como ejemplo, donde debemos indicar como primer argumento una fórmula y luego la tabla de donde provienen las variables a utilizar. -- - Usemos el set de datos ToothGrowth^* que viene en R ``` r # convencional lm(len ~ dose, data = ToothGrowth) ``` ``` ## ## Call: ## lm(formula = len ~ dose, data = ToothGrowth) ## ## Coefficients: ## (Intercept) dose ## 7.422 9.764 ``` .footnote[ *C. I. Bliss (1952). The Statistics of Bioassay. Academic Press. ] --- ``` r # tidy ToothGrowth %>% lm(len ~ dose, data = .) ``` ``` ## ## Call: ## lm(formula = len ~ dose, data = .) ## ## Coefficients: ## (Intercept) dose ## 7.422 9.764 ``` -- - Podemos ver como referenciamos al dataset ToothGrowth en la función `lm` con el argumento `data = .` --- ## Importando datos -- - Dentro de tidyverse disponemos de diferentes funciones de lectura de datos que provienen directamente del paquete [**readr**](https://CRAN.R-project.org/package=readr). -- - Las funciones más comunes para la lectura de archivos delimitados son: |Función |Uso | |:------------------------|:-------------------------------------------------------------| |read_csv() ó read_csv2() |lectura de archivos separados por "," y ";" | |read_delim() |lectura de archivos generales (cualquier tipo de delimitador) | |read_table() |lectura de archivos separados por espacios | -- - Existen funciones adicionales como **read_tsv()** o **read_fwf()**, para archivos separados por tabulación y archivos de ancho fijo respectivamente. -- - A continuación, veremos como importar datos desde diferentes fuentes comunes de datos para posteriormente manipularlos empleando el set de herramientas de tidyverse. --- ## Importando datos -- - Es importante tener presente que, la importación de archivos también la podemos hacer de forma interactiva en la pestaña de entorno de RStudio. <center><img src="data:image/png;base64,#import-1.png" width="60%"/></center> --- ## Importando datos .center[**¿Por qué no usar solo las funiones de base como read.csv?**] -- - Las funciones de lectura son en general hasta 10 veces más rápidas que las funciones de base. - Permiten el uso de múltiples núcleos para la apertura de archivos. - Las tareas pesadas disponen de una barra de progreso, lo que permite saber que está pasando en la lectura del archivo. - Generan tibbles por defecto, no convierten las columnas con caracteres en factores, ni generan otros errores comunes en las funciones de base. - Garantizan mayor reproducibilidad del código. --- ## Importando datos -- - **CSV**: Para este ejemplo de importación de datos, localice el archivo de nombre **Sismos.csv** en su directorio. ``` r sismos <- read_csv(file = "Sismos.csv") ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-85cf7f798e923a02ed60" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-85cf7f798e923a02ed60">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6"],["2022-08-28T06:13:43Z","2022-08-26T12:12:32Z","2022-08-22T13:50:10Z","2022-08-21T23:11:11Z","2022-07-30T12:46:41Z","2022-06-04T04:48:53Z"],[-35.1093,-34.5522,-34.7773,-35.321,-36.8895,-36.6117],[-71.91370000000001,-73.7024,-71.749,-72.1156,-72.9268,-73.70999999999999],[46.16,10,45.311,72.072,53.281,31.12],[4.6,4.3,4.5,4.3,4,4],["mb","mb","mb","mb","mb","mb"],[82,34,45,46,26,23],[70,152,118,73,131,181],[0.1,1.528,0.276,0.346,0.255,0.439],[0.79,0.5600000000000001,0.51,0.66,0.5,0.87],["us","us","us","us","us","us"],["us7000i326","us7000i2kd","us6000icrq","us6000iclk","us6000i6sa","us7000heux"],["2022-08-28T15:45:17Z","2022-08-27T05:43:30Z","2022-08-22T17:11:16Z","2022-08-21T23:44:30Z","2022-08-26T09:17:03Z","2022-08-13T21:51:28Z"],["42 km NNW of Talca, Chile","146 km NW of Constitución, Chile","38 km WSW of Santa Cruz, Chile","26 km E of Constitución, Chile","9 km ENE of Chiguayante, Chile","54 km WNW of Talcahuano, Chile"],["earthquake","earthquake","earthquake","earthquake","earthquake","earthquake"],[3.55,4.28,4.7,6.01,7.14,3.2],[6.09,1.904,5.173,4.278,8.013999999999999,7],[0.052,0.169,0.118,0.177,0.196,0.184],[110,10,22,9,7,8],["reviewed","reviewed","reviewed","reviewed","reviewed","reviewed"],["us","us","us","us","us","us"],["us","us","us","us","us","us"]],"container":"<table class=\"compact\">\n <thead>\n <tr>\n <th> <\/th>\n <th>time<\/th>\n <th>latitude<\/th>\n <th>longitude<\/th>\n <th>depth<\/th>\n <th>mag<\/th>\n <th>magType<\/th>\n <th>nst<\/th>\n <th>gap<\/th>\n <th>dmin<\/th>\n <th>rms<\/th>\n <th>net<\/th>\n <th>id<\/th>\n <th>updated<\/th>\n <th>place<\/th>\n <th>type<\/th>\n <th>horizontalError<\/th>\n <th>depthError<\/th>\n <th>magError<\/th>\n <th>magNst<\/th>\n <th>status<\/th>\n <th>locationSource<\/th>\n <th>magSource<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n<\/table>","options":{"pageLength":1,"scrollX":true,"columnDefs":[{"className":"dt-right","targets":[2,3,4,5,7,8,9,10,16,17,18,19]},{"orderable":false,"targets":0},{"name":" ","targets":0},{"name":"time","targets":1},{"name":"latitude","targets":2},{"name":"longitude","targets":3},{"name":"depth","targets":4},{"name":"mag","targets":5},{"name":"magType","targets":6},{"name":"nst","targets":7},{"name":"gap","targets":8},{"name":"dmin","targets":9},{"name":"rms","targets":10},{"name":"net","targets":11},{"name":"id","targets":12},{"name":"updated","targets":13},{"name":"place","targets":14},{"name":"type","targets":15},{"name":"horizontalError","targets":16},{"name":"depthError","targets":17},{"name":"magError","targets":18},{"name":"magNst","targets":19},{"name":"status","targets":20},{"name":"locationSource","targets":21},{"name":"magSource","targets":22}],"order":[],"autoWidth":false,"orderClasses":false,"lengthMenu":[1,10,25,50,100]}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script> -- - Podríamos haber leído el archivo on **read_csv2()** si fuera CSV separado "**;**" con **read_delim()** para otros delimitadores. --- ``` r sismos_del <- read_delim(file = "Sismos.csv", delim = ",") ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-f7202f4a63f76b2c09a9" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-f7202f4a63f76b2c09a9">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6"],["2022-08-28T06:13:43Z","2022-08-26T12:12:32Z","2022-08-22T13:50:10Z","2022-08-21T23:11:11Z","2022-07-30T12:46:41Z","2022-06-04T04:48:53Z"],[-35.1093,-34.5522,-34.7773,-35.321,-36.8895,-36.6117],[-71.91370000000001,-73.7024,-71.749,-72.1156,-72.9268,-73.70999999999999],[46.16,10,45.311,72.072,53.281,31.12],[4.6,4.3,4.5,4.3,4,4],["mb","mb","mb","mb","mb","mb"],[82,34,45,46,26,23],[70,152,118,73,131,181],[0.1,1.528,0.276,0.346,0.255,0.439],[0.79,0.5600000000000001,0.51,0.66,0.5,0.87],["us","us","us","us","us","us"],["us7000i326","us7000i2kd","us6000icrq","us6000iclk","us6000i6sa","us7000heux"],["2022-08-28T15:45:17Z","2022-08-27T05:43:30Z","2022-08-22T17:11:16Z","2022-08-21T23:44:30Z","2022-08-26T09:17:03Z","2022-08-13T21:51:28Z"],["42 km NNW of Talca, Chile","146 km NW of Constitución, Chile","38 km WSW of Santa Cruz, Chile","26 km E of Constitución, Chile","9 km ENE of 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r # revisando all.equal(sismos, sismos_del) ``` ``` ## [1] TRUE ``` --- ## Importando datos -- - **CSV remoto**: Defunciones COVID-19 año 2023 Departamento de estadística e información de Salud DEIS [(**Sitio con todos los datos**)](https://datos.gob.cl/dataset/defunciones-por-covid19) ``` r url_covid <- "https://raw.githubusercontent.com/labGRS/labGRS.github.io/main/DIPGRS_2024/MOD_1/UN_1/data_aux/COVID-19_defunciones_2023.csv" covid_data <- read_csv(url_covid) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-175be691d0d33a88348a" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" 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--- ## Importando datos -- - Junto con los archivos CSV, las hojas de cálculo de Microsoft Excel son uno de las formas de trabajar datos más comunes. -- - Los formatos XLS y XLSX, pueden ser importados con el paquete [**readxl**](https://CRAN.R-project.org/package=readxl) -- - **readxl** se instala al instalar tidyverse, pero debe ser cargado explícitamente o llamado usando `readxl::`, ya que no forma parte de los paquetes núcleo. -- - **Excel**: Inventario de Glaciares Versión 1 ([DGA, 2022](https://dga.mop.gob.cl/Paginas/InventarioGlaciares.aspx)) ``` r glaciares <- readxl::read_xlsx("IPG_2022_v1.xlsx") ``` --- <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-6b0771041c3145491948" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-6b0771041c3145491948">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6"],[1,2,3,4,5,6],[0,0,0,0,0,0],["CL104500073A","CL104500090@","CL104500067@","CL103032035@","CL103031007@","CL103012004@"],["VOLCÁN","S/N","S/N","S/N","S/N","S/N"],["GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE"],[0.434414279627,0.0530518444732,0.330895981281,0.0543981663123,0.25649318391,0.0537090622932],["COQUIMBO","COQUIMBO","COQUIMBO","ATACAMA","ATACAMA","ATACAMA"],["LIMARÍ","LIMARÍ","LIMARÍ","CHAÑARAL","COPIAPÓ","CHAÑARAL"],["RÍO HURTADO","RÍO HURTADO","RÍO HURTADO","DIEGO DE ALMAGRO","COPIAPÓ","DIEGO DE ALMAGRO"],["WGS 84","WGS 84","WGS 84","WGS 84","WGS 84","WGS 84"],["19 SUR","19 SUR","19 SUR","19 SUR","19 SUR","19 SUR"],[6624678,6620500,6623408,7066542,7005427,7071161],[378220,384548,377834,542531,551195,541163],["WV02","LANDSAT OLI","WV02","LANDSAT OLI","LANDSAT OLI","LANDSAT 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<th>LATITUD<\/th>\n <th>LONGITUD<\/th>\n <th>PERÍMETRO<\/th>\n <th>ORIENTA<\/th>\n <th>HMEDIA<\/th>\n <th>HMAX<\/th>\n <th>HMIN<\/th>\n <th>PENDIENTE<\/th>\n <th>ESP_MED<\/th>\n <th>F_ESP_MED<\/th>\n <th>VOL_km3<\/th>\n <th>EQ_AGUAKM3<\/th>\n <th>WGI_1<\/th>\n <th>WGI_2<\/th>\n <th>WGI_3<\/th>\n <th>FRENTE_TER<\/th>\n <th>RESOL_IMG<\/th>\n <th>ERROR<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n<\/table>","options":{"pageLength":3,"scrollX":true,"columnDefs":[{"className":"dt-right","targets":[1,2,6,12,13,16,26,28,29,30,31,32,34,35,36,37,38,40,41]},{"orderable":false,"targets":0},{"name":" 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-- - De forma complementaria, el paquete [**writexl**](https://CRAN.R-project.org/package=writexl), nos permite guardar en disco archivos XLSX. --- ## Manipulación -- - Como hemos mencionado, tidyverse nos entrega herramientas para los procesos principales del trabajo con información alfanumérica. -- - Dentro de las principales funciones, podemos considerar: - Manipulación de caracteres con [**stringr**](https://CRAN.R-project.org/package=stringr) - Manipulación de fechas y tiempo con [**lubridate**](https://CRAN.R-project.org/package=lubridate) - Manipulación tabular con [**dplyr**](https://CRAN.R-project.org/package=dplyr) -- - Es común emplear las herramientas de forma combinada, en función de los niveles de manipulación de los datos a trabajar y la necesidad de alterarlos para nuestros resultados. --- ## Manipulación -- - Existen otros paquetes que permiten trabajar sobre otros objetos y outputs como por ejemplo: * [**tidyr**](https://CRAN.R-project.org/package=tidyr) que permite cambiar la forma y jerarquía de un set de datos, para facilitar la estructura ordenada predilecta de tidyverse. * [**broom**](https://CRAN.R-project.org/package=broom) permite convertir a tibble salidas de funciones como lm(), nls() o glm(). * [**forcats**](https://CRAN.R-project.org/package=forcats) facilita el uso de factores para trabajar con variables categóricas. * Entre otros paquetes y funciones. <center><img src="data:image/png;base64,#https://raw.githubusercontent.com/allisonhorst/stats-illustrations/main/rstats-artwork/tidydata_4.jpg" width="40%"/></center> <center>©Allison Horst</center> --- ## Manipulación -- - **Selección de columnas**: al igual que otros objetos en R, podemos hacer uso de los `[]` para seleccionar variables y observaciones dentro de un tibble. -- - El paquete **dplyr** nos proporciona la función **select()** para elegir columnas de interés dentro de nuestros datos ``` r # Seleccion de columnas covid_data %>% select(AÑO, FECHA_DEF, SEXO_NOMBRE, EDAD_TIPO, EDAD_CANT, COMUNA, NOMBRE_REGION, LUGAR_DEFUNCION) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-0a7605dfcbd2dab75f9a" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-0a7605dfcbd2dab75f9a">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","32","33","34","35","36","37","38","39","40","41","42","43","44","45","46","47","48","49","50","51","52","53","54","55","56","57","58","59","60","61","62","63","64","65","66","67","68","69","70","71","72","73","74","75","76","77","78","79","80","81","82","83","84","85","86","87","88","89","90","91","92","93","94","95","96","97","98","99","100","101","102","103","104","105","106","107","108","109","110","111","112","113","114","115","116","117","118","119","120","121","122","123","124","125","126","127","128","129","130","131","132","133","134","135","136","137","138","139","140","141","142","143","144","145","146","147","148","149","150"],[2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023],["2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-08","2023-01-08"],["Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre"],[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,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Si tenemos columnas con espacios en el nombre, debe ser colocada con el símbolo de acento grave al momento de utilizar `select()` u otra función. --- ## Manipulación -- - Además de la selección de columnas, **select()** nos permite modificar el orden y el nombre de las columnas de salida en nuestro nuevo objeto. ``` r covid_new <- covid_data %>% select(NOMBRE_REGION, COMUNA, AÑO, FECHA_DEF, LUGAR_DEFUNCION, SEXO = SEXO_NOMBRE, CLASE_EDAD = EDAD_TIPO, EDAD_REAL = EDAD_CANT ) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-dd76c3579b426da78523" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-dd76c3579b426da78523">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","32","33","34","35","36","37","38","39","40","41","42","43","44","45","46","47","48","49","50","51","52","53","54","55","56","57","58","59","60","61","62","63","64","65","66","67","68","69","70","71","72","73","74","75","76","77","78","79","80","81","82","83","84","85","86","87","88","89","90","91","92","93","94","95","96","97","98","99","100","101","102","103","104","105","106","107","108","109","110","111","112","113","114","115","116","117","118","119","120","121","122","123","124","125","126","127","128","129","130","131","132","133","134","135","136","137","138","139","140","141","142","143","144","145","146","147","148","149","150"],["De Valparaíso","De Antofagasta","De Ñuble","Metropolitana de Santiago","Metropolitana de Santiago","Metropolitana de Santiago","De Valparaíso","Metropolitana de Santiago","De Aisén del Gral. 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--- ## Manipulación -- - **Cambio de forma**: otra manipulación común es el cambio de forma de nuestro objeto, donde adaptamos su estructura a wide o long dependiendo de los requerimientos: graficar, resumir información, etc. -- - El paquete **tidyr**, proporciona dos funciones para el paso de wide-to-long y long-to-wide: `pivot_longer()` y `pivot_wider()`. -- - En general, los datos que trabajamos suelen venir en formato wide (muchas columnas), por lo que el uso de **pivot_longer()** es más recurrente que el de **pivot_wider()** -- - Tomemos como ejemplo la segunda tabla de [**este slide**](#untidy-slide), que representa una tabla con una estructura no ordenada^*. -- <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-a5f263681883ceb31574" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-a5f263681883ceb31574">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12"],["Afghanistan","Afghanistan","Afghanistan","Afghanistan","Brazil","Brazil","Brazil","Brazil","China","China","China","China"],[1999,1999,2000,2000,1999,1999,2000,2000,1999,1999,2000,2000],["cases","population","cases","population","cases","population","cases","population","cases","population","cases","population"],[745,19987071,2666,20595360,37737,172006362,80488,174504898,212258,1272915272,213766,1280428583]],"container":"<table class=\"compact\">\n <thead>\n <tr>\n <th> <\/th>\n <th>country<\/th>\n <th>year<\/th>\n <th>type<\/th>\n <th>count<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n<\/table>","options":{"pageLength":2,"scrollX":true,"columnDefs":[{"className":"dt-right","targets":[2,4]},{"orderable":false,"targets":0},{"name":" 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Paquete tidyr ] --- -- ``` r table2_wide <- table2 %>% pivot_wider(names_from = type, values_from = count) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-f017a62ebbbe24ad352e" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-f017a62ebbbe24ad352e">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6"],["Afghanistan","Afghanistan","Brazil","Brazil","China","China"],[1999,2000,1999,2000,1999,2000],[745,2666,37737,80488,212258,213766],[19987071,20595360,172006362,174504898,1272915272,1280428583]],"container":"<table class=\"compact\">\n <thead>\n <tr>\n <th> <\/th>\n <th>country<\/th>\n <th>year<\/th>\n <th>cases<\/th>\n <th>population<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n<\/table>","options":{"pageLength":2,"scrollX":true,"columnDefs":[{"className":"dt-right","targets":[2,3,4]},{"orderable":false,"targets":0},{"name":" ","targets":0},{"name":"country","targets":1},{"name":"year","targets":2},{"name":"cases","targets":3},{"name":"population","targets":4}],"order":[],"autoWidth":false,"orderClasses":false,"lengthMenu":[2,10,25,50,100]}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script> <center><img src="data:image/png;base64,#tidy-8.png" width="45%"/></center> <center><a href = 'https://tidyr.tidyverse.org/'>tidyr cheatsheet, 2023</a></center> --- ## Manipulación -- - Para ver el la aplicación **pivot_longer()**, usaremos la tabla de nombre **Temperatura_series.csv**, que se generó en la clase de Introducción a R [**Sección Ciclos**](https://labgrs.github.io/DIPGRS_2024/MOD_1/UN_1/DIPGEOPR_01_1.html#127). ``` r temperatura <- read_csv("Temperatura_series.csv") ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-ce8f12c79e792466f32f" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-ce8f12c79e792466f32f">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","32","33","34","35","36","37","38","39","40","41","42","43","44","45","46","47","48","49","50","51","52","53","54","55","56","57","58","59","60","61","62","63","64","65","66","67","68","69","70","71","72","73","74","75","76","77","78","79","80","81","82","83","84","85","86","87","88","89","90","91","92","93","94","95","96","97","98","99","100","101","102","103","104","105","106","107","108","109","110","111","112","113","114","115","116","117","118","119","120","121","122","123","124","125","126","127","128","129","130","131","132","133","134","135","136","137","138","139","140","141","142","143","144","145","146","147","148","149","150","151","152","153","154","155","156","157","158","159","160","161","162","163","164","165","166","167","168","169","170","171","172","173","174","175","176","177","178","179","180","181","182","183","184","185","186","187","188","189","190","191","192","193","194","195","196","197","198","199","200","201","202","203","204","205","206","207","208","209","210","211","212","213","214","215","216","217","218","219","220","221","222","223","224","225","226","227","228","229","230","231","232","233","234","235","236","237","238","239","240","241","242","243","244","245","246","247","248","249","250","251","252","253","254","255","256","257","258","259","260","261","262","263","264","265","266","267","268","269","270","271","272","273","274","275","276","277","278","279","280","281","282","283","284","285","286","287","288","289","290","291","292","293","294","295","296","297","298","299","300","301","302","303","304","305","306","307","308","309","310","311","312","313","314","315","316","317","318","319","320","321","322","323","324","325","326","327","328","329","330","331","332","333","334","335","336","337","338","339","340","341","342","343","344","345","346","347","348","349","350","351","352","353","354","355","356","357","358","359","360","361","362","363","364","365","366","367","368","369","370","371","372","373","374","375","376","377","378","379","380","381","382","383","384","385","386","387","388","389","390","391","392","393","394","395","396","397","398","399","400","401","402","403","404","405","406","407","408","409","410","411","412","413","414","415","416","417","418","419","420","421","422","423","424","425","426","427","428","429","430","431","432","433","434","435","436","437","438","439","440","441","442","443","444","445","446","447","448","449","450","451","452","453","454","455","456","457","458","459","460","461","462","463","464","465","466","467","468","469","470","471","472","473","474","475","476","477","478","479","480","481","482","483","484","485","486","487","488","489","490","491","492","493","494","495","496"],["1979-01-15","1979-02-15","1979-03-15","1979-04-15","1979-05-15","1979-06-15","1979-07-15","1979-08-15","1979-09-15","1979-10-15","1979-11-15","1979-12-15","1980-01-15","1980-02-15","1980-03-15","1980-04-15","1980-05-15","1980-06-15","1980-07-15","1980-08-15","1980-09-15","1980-10-15","1980-11-15","1980-12-15","1981-01-15","1981-02-15","1981-03-15","1981-04-15","1981-05-15","1981-06-15","1981-07-15","1981-08-15","1981-09-15","1981-10-15","1981-11-15","1981-12-15","1982-01-15","1982-02-15","1982-03-15","1982-04-15","1982-05-15","1982-06-15","1982-07-15","1982-08-15","1982-09-15","1982-10-15","1982-11-15","1982-12-15","1983-01-15","1983-02-15","1983-03-15","1983-04-15","1983-05-15","1983-06-15","1983-07-15","1983-08-15","1983-09-15","1983-10-15","1983-11-15","1983-12-15","1984-01-15","1984-02-15","1984-03-15","1984-04-15","1984-05-15","1984-06-15","1984-07-15","1984-08-15","1984-09-15","1984-10-15","1984-11-15","1984-12-15","1985-01-15","1985-02-15","1985-03-15","1985-04-15","1985-05-15","1985-06-15","1985-07-15","1985-08-15","1985-09-15","1985-10-15","1985-11-15","1985-12-15","1986-01-15","1986-02-15","1986-03-15","1986-04-15","1986-05-15","1986-06-15","1986-07-15","1986-08-15","1986-09-15","1986-10-15","1986-11-15","1986-12-15","1987-01-15","1987-02-15","1987-03-15","1987-04-15","1987-05-15","1987-06-15","1987-07-15","1987-08-15","1987-09-15","1987-10-15","1987-11-15","1987-12-15","1988-01-15","1988-02-15","1988-03-15","1988-04-15","1988-05-15","1988-06-15","1988-07-15","1988-08-15","1988-09-15","1988-10-15","1988-11-15","1988-12-15","1989-01-15","1989-02-15","1989-03-15","1989-04-15","1989-05-15","1989-06-15","1989-07-15","1989-08-15","1989-09-15","1989-10-15","1989-11-15","1989-12-15","1990-01-15","1990-02-15","1990-03-15","1990-04-15","1990-05-15","1990-06-15","1990-07-15","1990-08-15","1990-09-15","1990-10-15","1990-11-15","1990-12-15","1991-01-15","1991-02-15","1991-03-15","1991-04-15","1991-05-15","1991-06-15","1991-07-15","1991-08-15","1991-09-15","1991-10-15","1991-11-15","1991-12-15","1992-01-15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campo pivot_longer(cols = !c(Date, Year, Month)) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-bbbdcf888a2a729dbcc9" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" 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"Boxplot temperatura media por mes", xlab = "", ylab = "[°C]") ``` <img src="data:image/png;base64,#DIPGEOPR_01_2_files/figure-html/unnamed-chunk-37-1.png" width="100%" /> --- ``` r ## comparacion temperatura por año temperatura_long %>% boxplot(value ~ Year, data = ., main = "Boxplot temperatura media por año", xlab = "", ylab = "[°C]", las = 2, cex.axis = 0.8) ``` <img src="data:image/png;base64,#DIPGEOPR_01_2_files/figure-html/unnamed-chunk-38-1.png" width="100%" /> --- ## Manipulación -- - **Filtro de información**: El paquete **dplyr** dispone de la función **filter()**, que nos permite filtrar filas de información que cumplan 1 o más criterios en base a la información dispuesta en nuestros datos. -- - Tomemos como ejemplo la tabla con datos de defunciones por COVID-19 2023. ``` r ## Registros que disponen edad en años covid_data %>% filter(EDAD_TIPO == 1) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-36bca1387d25533ead4d" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" 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Quisco","Chimbarongo","San Joaquín","Concón","Buin","La Reina","Curicó","Futrono","Padre Las Casas","Coquimbo","Quilicura","Talca","Peñalolén","Viña del Mar","Maipú","Lo Espejo","Monte Patria","Cerrillos","La Serena","Talca","Melipilla","San Bernardo","Viña del Mar"],["Del Libertador B. 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-- - En las funciones de filtro podemos emplear cualquiera de los operadores de relación o lógicos. --- ## Manipulación -- - **Creando nueva información**: dplyr nos proporciona funciones para agregar información a una tabla existente, agrupar y generar resúmenes de información. -- - Estas funciones son principalmente: `mutate()`, `group_by()` y `summarise()` ``` r ## agregar nueva columna con meses covid_data <- covid_data %>% mutate(MES = lubridate::month(FECHA_DEF)) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-56473ac9a4503685a7f3" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-56473ac9a4503685a7f3">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","32","33","34","35","36","37","38","39","40","41","42","43","44","45","46","47","48","49","50","51","52","53","54","55","56","57","58","59","60","61","62","63","64","65","66","67","68","69","70","71","72","73","74","75","76","77","78","79","80","81","82","83","84","85","86","87","88","89","90","91","92","93","94","95","96","97","98","99","100","101","102","103","104","105","106","107","108","109","110","111","112","113","114","115","116","117","118","119","120","121","122","123","124","125","126","127","128","129","130","131","132","133","134","135","136","137","138","139","140","141","142","143","144","145","146","147","148","149","150"],[2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2023],["2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-01","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-02","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-03","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-04","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-05","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-06","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-07","2023-01-08","2023-01-08"],["Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Hombre","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Mujer","Hombre","Hombre"],[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,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-- - `mutate()` permite agregar columnas realizando cálculos con datos provenientes del mismo set de datos o vectores externos con la misma longitud de la tabla. --- -- - Normalmente, las funciones `group_by()` y `summarise()` -- - Calculemos el porcentaje total de defunciones por region. -- ``` r covid_region <- covid_data %>% group_by(NOMBRE_REGION) %>% # agrupar por region summarise( COUNT_REG = n(), # calcular numero de defunciones PERCENT_REG = (COUNT_REG * 100) / nrow(.) ) # calculo de porcentaje ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-057f6e9b1f30e2dbee53" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-057f6e9b1f30e2dbee53">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16"],["De Aisén del Gral. C. Ibáñez del Campo","De Antofagasta","De Arica y Parinacota","De Atacama","De Coquimbo","De La Araucanía","De Los Lagos","De Los Ríos","De Magallanes y de La Antártica Chilena","De Tarapacá","De Valparaíso","De Ñuble","Del Bíobío","Del Libertador B. O'Higgins","Del Maule","Metropolitana de Santiago"],[19,56,29,55,105,167,123,82,20,34,335,87,230,109,173,989],[0.7271335629544585,2.143130501339456,1.109835438193647,2.104860313815538,4.018369690011481,6.391121316494451,4.70723306544202,3.138155376961347,0.7654037504783774,1.301186375813242,12.82051282051282,3.329506314580942,8.802143130501339,4.171450440107156,6.620742441637964,37.84921546115576]],"container":"<table class=\"compact\">\n <thead>\n <tr>\n <th> <\/th>\n <th>NOMBRE_REGION<\/th>\n <th>COUNT_REG<\/th>\n <th>PERCENT_REG<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n<\/table>","options":{"pageLength":3,"scrollX":true,"columnDefs":[{"className":"dt-right","targets":[2,3]},{"orderable":false,"targets":0},{"name":" ","targets":0},{"name":"NOMBRE_REGION","targets":1},{"name":"COUNT_REG","targets":2},{"name":"PERCENT_REG","targets":3}],"order":[],"autoWidth":false,"orderClasses":false,"lengthMenu":[3,10,25,50,100]}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script> -- - La agrupación puede ser realizada con más de un campo categórico en caso de ser necesario. --- ## Manipulación -- - **Unión de tablas**: Unir datos desde diferentes fuentes empleando un código de vinculación en común, es una tarea recurrente para la cual **dplyr** nos es de gran utilidad. -- - R base dispone de `merge()` para realizar las uniones. Mientras que **dplyr** individualiza los tipos de unión con funciones como `inner_join()`, `left_join()`, `right_join()`, `full_join()`, etc. -- - **inner_join()** es el tipo de unión más común, generando un nuevo objeto con los valores coincidentes en base al campo de unión seleccionado. -- - <center><img src="data:image/png;base64,#https://r4ds.hadley.nz/diagrams/join/venn.png" width="80%"/></center> <center><a href = 'https://r4ds.had.co.nz/relational-data.html'>Wickham, Cetinkaya-Rundel & Grolemund, 2023</a></center> --- ## Manipulación -- - Trabajaremos con nuestros datos de covid, y leeremos la tabla de nombre **Total_establecimientos_salud.csv**. -- ``` r total_est <- read_csv("Total_establecimientos_salud.csv") ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-c0c4ca2e9381bd6fbebd" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-c0c4ca2e9381bd6fbebd">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","32","33","34","35","36","37","38","39","40","41","42","43","44","45","46","47","48","49","50","51","52","53","54","55","56","57","58","59","60","61","62","63","64","65","66","67","68","69","70","71","72","73","74","75","76","77","78","79","80","81","82","83","84","85","86","87","88","89","90","91","92","93","94","95","96","97","98","99","100","101","102","103","104","105","106","107","108","109","110","111","112","113","114","115","116","117","118","119","120","121","122","123","124","125","126","127","128","129","130","131","132","133","134","135","136","137","138","139","140","141","142","143","144","145","146","147","148","149","150","151","152","153","154","155","156","157","158","159","160","161","162","163","164","165","166","167","168","169","170","171","172","173","174","175","176","177","178","179","180","181","182","183","184","185","186","187","188","189","190","191","192","193","194","195","196","197","198","199","200","201","202","203","204","205","206","207","208","209","210","211","212","213","214","215","216","217","218","219","220","221","222","223","224","225","226","227","228","229","230","231","232","233","234","235","236","237","238","239","240","241","242","243","244","245","246","247","248","249","250","251","252","253","254","255","256","257","258","259","260","261","262","263","264","265","266","267","268","269","270","271","272","273","274","275","276","277","278","279","280","281","282","283","284","285","286","287","288","289","290","291","292","293","294","295","296","297","298","299","300","301","302","303","304","305","306","307","308","309","310","311","312","313","314","315","316","317","318","319","320","321","322","323","324","325","326","327","328","329","330","331","332","333","334","335","336","337","338","339","340","341","342","343","344","345","346","347","348","349","350","351","352","353","354","355","356","357","358","359","360","361","362","363","364","365","366","367","368","369","370","371","372","373","374","375","376","377","378","379","380","381","382","383","384","385","386","387","388","389","390","391","392","393","394","395","396","397","398","399","400","401","402","403","404","405","406","407","408","409","410","411","412","413","414","415","416","417","418","419","420","421","422","423","424","425","426","427","428","429","430","431","432","433","434","435","436","437","438","439","440","441","442","443","444","445","446","447","448","449","450","451","452","453","454","455","456","457","458","459","460","461","462","463","464","465","466","467","468","469","470","471","472","473","474","475","476","477","478","479","480","481","482","483","484","485","486","487","488","489","490","491","492","493","494","495","496","497","498","499","500","501","502","503","504","505","506","507","508","509","510","511","512","513","514","515","516","517","518","519","520","521","522","523","524","525","526","527","528","529","530","531","532","533","534","535","536","537","538","539","540","541","542","543","544","545","546","547","548","549","550","551","552","553","554","555","556","557","558","559","560","561","562","563","564","565","566","567","568","569","570","571","572","573","574","575","576","577","578","579","580","581","582","583","584","585","586","587","588","589","590","591","592","593","594","595","596","597","598","599","600","601","602","603","604","605","606","607","608","609","610","611","612","613","614","615","616","617","618","619","620","621","622","623","624","625","626","627","628","629","630","631","632","633","634","635","636","637","638","639","640","641","642","643","644","645","646","647","648","649","650","651","652","653","654","655","656","657","658","659","660","661","662","663","664","665","666","667","668","669"],[1101,1101,1101,1101,1101,1107,1107,1107,1401,1402,1403,1404,1405,1405,2101,2101,2101,2101,2101,2102,2103,2104,2201,2201,2201,2201,2201,2202,2203,2301,2301,2302,3101,3101,3101,3101,3101,3102,3102,3103,3201,3202,3202,3301,3301,3301,3301,3302,3303,3304,4101,4101,4101,4101,4101,4102,4102,4102,4102,4102,4103,4104,4105,4106,4106,4201,4201,4201,4202,4203,4204,4204,4301,4301,4301,4301,4302,4303,4304,4305,5101,5101,5101,5101,5101,5102,5102,5102,5103,5103,5103,5104,5105,5107,5109,5109,5109,5109,5109,5201,5301,5301,5301,5301,5301,5302,5303,5304,5401,5402,5402,5403,5404,5405,5501,5501,5501,5502,5502,5502,5503,5504,5506,5601,5601,5601,5601,5601,5602,5603,5604,5605,5606,5701,5701,5701,5701,5702,5703,5704,5705,5705,5706,5801,5801,5801,5801,5801,5802,5802,5802,5803,5804,5804,5804,6101,6101,6101,6101,6101,6102,6103,6104,6105,6105,6106,6106,6107,6108,6109,6110,6111,6112,6113,6114,6115,6115,6115,6116,6117,6117,6117,6201,6201,6202,6203,6204,6205,6206,6301,6301,6301,6301,6301,6302,6303,6303,6303,6304,6305,6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== "COD_COM") # campos de union ) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-767209723a30863ca56b" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-767209723a30863ca56b">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","32","33","34","35","36","37","38","39","40","41","42","43","44","45","46","47","48","49","50","51","52","53","54","55","56","57","58","59","60","61","62","63","64","65","66","67","68","69","70","71","72","73","74","75","76","77","78","79","80","81","82","83","84","85","86","87","88","89","90","91","92","93","94","95","96","97","98","99","100","101","102","103","104","105","106","107","108","109","110","111","112","113","114","115","116","117","118","119","120","121","122","123","124","125","126","127","128","129","130","131","132","133","134","135","136","137","138","139","140","141","142","143","144","145","146","147","148","149","150","151","152","153","154","155","156","157","158","159","160","161","162","163","164","165","166","167","168","169","170","171","172","173","174","175","176","177","178","179","180","181","182","183","184","185","186","187","188","189","190","191","192","193","194","195","196","197","198","199","200","201","202","203","204","205","206","207","208","209","210","211","212","213","214","215","216","217","218","219","220","221","222","223","224","225","226","227","228","229","230","231","232","233","234","235","236","237","238","239","240","241","242","243","244","245","246","247","248","249","250","251","252","253","254","255","256","257","258","259","260","261","262","263","264","265","266","267","268","269","270","271","272","273","274","275","276","277","278","279","280","281","282","283","284","285","286","287","288","289","290","291","292","293","294","295","296","297","298","299","300","301","302","303","304","305","306","307","308","309","310","311","312","313","314","315","316","317","318","319","320","321","322","323","324","325","326","327","328","329","330","331","332","333","334","335","336","337","338","339","340","341","342","343","344","345","346","347","348","349","350","351","352","353","354","355","356","357","358","359","360","361","362","363","364","365","366","367","368","369","370","371","372","373","374","375","376","377","378","379","380","381","382","383","384","385","386","387","388","389","390","391","392","393","394","395","396","397","398","399","400","401","402","403","404","405","406","407","408","409","410","411","412","413","414","415","416","417","418","419","420","421","422","423","424","425","426","427","428","429","430","431","432","433","434","435","436","437","438","439","440","441","442","443","444","445","446","447","448","449","450","451","452","453","454","455","456","457","458","459","460","461","462","463","464","465","466","467","468","469","470","471","472","473","474","475","476","477","478","479","480","481","482","483","484","485","486","487","488","489","490","491","492","493","494","495","496","497","498","499","500","501","502","503","504","505","506","507","508","509","510","511","512","513","514","515","516","517","518","519","520","521","522","523","524","525","526","527","528","529","530","531","532","533","534","535","536","537","538","539","540","541","542","543","544","545","546","547","548","549","550","551","552","553","554","555","556","557","558","559","560","561","562","563","564","565","566","567","568","569","570","571","572","573","574","575","576","577","578","579","580","581","582","583","584","585","586","587","588","589","590","591","592","593","594","595","596"],[1101,1101,1101,1101,1101,1107,1107,1107,1401,2101,2101,2101,2101,2101,2102,2201,2201,2201,2201,2201,2203,2301,2301,3101,3101,3101,3101,3101,3102,3102,3103,3201,3301,3301,3301,3301,3302,3303,3304,4101,4101,4101,4101,4101,4102,4102,4102,4102,4102,4104,4106,4106,4201,4201,4201,4202,4203,4204,4204,4301,4301,4301,4301,4302,4303,4304,5101,5101,5101,5101,5101,5102,5102,5102,5103,5103,5103,5105,5107,5109,5109,5109,5109,5109,5301,5301,5301,5301,5301,5304,5401,5402,5402,5404,5501,5501,5501,5502,5502,5502,5503,5506,5601,5601,5601,5601,5601,5602,5603,5604,5605,5606,5701,5701,5701,5701,5702,5703,5704,5705,5705,5706,5801,5801,5801,5801,5801,5802,5802,5802,5803,5804,5804,5804,6101,6101,6101,6101,6101,6102,6104,6106,6106,6107,6108,6109,6110,6111,6113,6115,6115,6115,6116,6117,6117,6117,6201,6201,6202,6205,6206,6301,6301,6301,6301,6301,6302,6303,6303,6303,6304,6305,6306,6307,6308,6309,6310,6310,6310,7101,7101,7101,7101,7101,7102,7102,7102,7103,7105,7106,7108,7109,7110,7201,7201,7201,7202,7203,7301,7301,7301,7301,7303,7304,7304,7305,7307,7309,7401,7401,7401,7401,7402,7403,7404,7404,7404,7405,7406,7406,7407,8101,8101,8101,8101,8101,8102,8102,8102,8103,8103,8104,8105,8106,8106,8106,8107,8107,8107,8108,8108,8110,8110,8110,8110,8110,8111,8111,8112,8112,8112,8201,8201,8202,8202,8203,8203,8203,8204,8205,8205,8205,8206,8207,8301,8301,8301,8301,8301,8302,8303,8303,8304,8305,8305,8306,8306,8308,8309,8311,8312,8313,9101,9101,9101,9101,9101,9102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paquetes a [**ggplot2**](https://CRAN.R-project.org/package=ggplot2), que está basado en la *Gramática de Gráficos* (Wilkinson, 2005) y que permite visualizar datos uni o pluridimensionales. -- - **ggplot2** dispone de una estructura donde cada componente va ordenado a modo de capas, acorde a la disposición deseada para el gráfico final. -- - Esta disposición por capas de **ggplot2**, fue propuesta por [Wickham (2007)](https://doi.org/10.1198/jcgs.2009.07098) como modificación a la estructura de Wilkinson. .pull-left[ <center><img src="data:image/png;base64,#GOG.png" width="90%"/></center> <center><a href = 'https://r-unimelb.gitbook.io/rbook/putting-the-r-in-art/ggplot2-and-the-grammar-of-graphics'>Melbourne University, 2022</a></center> ] .pull-right[ <center><img src="data:image/png;base64,#GOG2.png" width="40%"/></center> <center>Wickham, 2007</center> ] --- class: middle <center><img src="data:image/png;base64,#https://raw.githubusercontent.com/allisonhorst/stats-illustrations/main/rstats-artwork/ggplot2_masterpiece.png" width="70%"/></center> <center>©Allison Horst</center> --- ## Visualización -- - Para introducir la visualización de datos con ggplot2, utilizaremos el Inventario Público de Glaciares (DGA, 2022) leído en la sección de importación de datos (Nombre de archivo: **IPG_2022_v1.xlsx**). ``` r glaciares <- readxl::read_excel("IPG_2022_v1.xlsx") ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-23741672a15783b59cb9" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-23741672a15783b59cb9">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6"],[1,2,3,4,5,6],[0,0,0,0,0,0],["CL104500073A","CL104500090@","CL104500067@","CL103032035@","CL103031007@","CL103012004@"],["VOLCÁN","S/N","S/N","S/N","S/N","S/N"],["GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR 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<th>LATITUD<\/th>\n <th>LONGITUD<\/th>\n <th>PERÍMETRO<\/th>\n <th>ORIENTA<\/th>\n <th>HMEDIA<\/th>\n <th>HMAX<\/th>\n <th>HMIN<\/th>\n <th>PENDIENTE<\/th>\n <th>ESP_MED<\/th>\n <th>F_ESP_MED<\/th>\n <th>VOL_km3<\/th>\n <th>EQ_AGUAKM3<\/th>\n <th>WGI_1<\/th>\n <th>WGI_2<\/th>\n <th>WGI_3<\/th>\n <th>FRENTE_TER<\/th>\n <th>RESOL_IMG<\/th>\n <th>ERROR<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n<\/table>","options":{"pageLength":2,"scrollX":true,"columnDefs":[{"className":"dt-right","targets":[1,2,6,12,13,16,26,28,29,30,31,32,34,35,36,37,38,40,41]},{"orderable":false,"targets":0},{"name":" 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--- ## Visualización -- - Un código base consite en la generación del canvas: * Indicar nuestro set de datos (tibble o data frame de preferencia) * Indicar el aestethic a graficar ``` r ggplot(data = glaciares, aes(x = PENDIENTE, y = ESP_MED)) ``` <img src="data:image/png;base64,#DIPGEOPR_01_2_files/figure-html/unnamed-chunk-53-1.png" width="100%" style="display: block; margin: auto;" /> --- -- - A continuación, debemos indicar el tipo de elemento a graficar (puntos, líneas, barras, etc.) -- - **Importante**: veremos muchas más alternativas más adelante, pero un buen lugar para indagar es [**R Graph Gallery**](https://www.r-graph-gallery.com/) -- ``` r ggplot(data = glaciares, aes(x = PENDIENTE, y = ESP_MED)) + geom_point() ``` <img src="data:image/png;base64,#DIPGEOPR_01_2_files/figure-html/unnamed-chunk-54-1.png" width="100%" style="display: block; margin: auto;" /> --- ## Visualización -- - Al estar gran parte de nuestra información en un tibble, podemos disponer de todas las columnas para agregar información y poder explorar diferentes dimensiones de los datos. ``` r # diferencias de espesor entre tipos de glaciares on boxplots ggplot( data = glaciares, aes(x = CLASIFICA, y = ESP_MED) ) + geom_boxplot() ``` --- class: middle <img src="data:image/png;base64,#DIPGEOPR_01_2_files/figure-html/unnamed-chunk-56-1.png" width="100%" style="display: block; margin: auto;" /> --- -- - Si queremos, podemos dividir nuestros gráficos para ver la información por categorías utilizando `facet_wrap()` ``` r ggplot(data = glaciares, aes(x = PENDIENTE, y = ESP_MED)) + geom_point() + facet_wrap(~CLASIFICA) ``` <img src="data:image/png;base64,#DIPGEOPR_01_2_files/figure-html/unnamed-chunk-57-1.png" width="100%" style="display: block; margin: auto;" /> -- - Podemos incorporar dimensiones adicionales a nuestros gráficos o modificar aspectos estéticos como los ejes del gráfico. --- ``` r ## Mejorando el gráfico ggplot(data = glaciares, aes(x = PENDIENTE, y = ESP_MED, color = HMEDIA)) + geom_point() + facet_wrap(~CLASIFICA) + xlab("Pendiente en grados") + ylab("Espesor Medio [m]") ``` <img src="data:image/png;base64,#DIPGEOPR_01_2_files/figure-html/unnamed-chunk-58-1.png" width="100%" style="display: block; margin: auto;" /> -- - Como se puede apreciar **ggplot2** es bastante intuitivo en la nomenclatura de las formas disponibles, por ejemplo: para puntos usamos `geom_point()`, para líneas `geom_line()`, para barras `geom_bar()`, etc. --- ## Ejercicio -- - Combinando lo revisado en esta clase y empleando la información del Inventario Público de Glaciares (DGA, 2022): a) Calculemos el número total de glaciares por tipo b) Calculemos el número total de glaciares por región y tipo c) Calculemos el volumen glaciar total por región y tipo. Grafiquemos los resultados --- ## Soluciones -- a) Total de glaciares por tipo: ``` r total_tipo <- glaciares %>% group_by(CLASIFICA) %>% summarise(TOTAL = n()) ``` |CLASIFICA | TOTAL| |:------------------|-----:| |GLACIAR DE MONTAÑA | 3843| |GLACIAR DE VALLE | 310| |GLACIAR EFLUENTE | 217| |GLACIAR ROCOSO | 3586| |GLACIARETE | 18213| --- -- b) Total por región y por tipo ``` r tipo_reg <- glaciares %>% group_by(REGIÓN, CLASIFICA) %>% summarise(TOTAL = n()) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-d6facaf5e0f5b7b2b1fa" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-d6facaf5e0f5b7b2b1fa">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","32","33","34","35","36","37","38","39","40","41","42","43","44","45","46","47","48","49","50","51","52"],["ANTOFAGASTA","ANTOFAGASTA","ANTOFAGASTA","ARAUCANÍA","ARAUCANÍA","ARICA Y PARINACOTA","ARICA Y PARINACOTA","ARICA Y PARINACOTA","ATACAMA","ATACAMA","ATACAMA","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","BIOBIO","BIOBIO","COQUIMBO","COQUIMBO","COQUIMBO","DEL MAULE","DEL MAULE","DEL MAULE","LIBERTADOR BERNARDO O HIGGINS","LIBERTADOR BERNARDO O HIGGINS","LIBERTADOR BERNARDO O HIGGINS","LIBERTADOR BERNARDO O HIGGINS","LOS LAGOS","LOS LAGOS","LOS LAGOS","LOS LAGOS","LOS RÍOS","LOS RÍOS","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","METROPOLITANA DE SANTIAGO","METROPOLITANA DE SANTIAGO","METROPOLITANA DE SANTIAGO","METROPOLITANA DE SANTIAGO","TARAPACÁ","TARAPACÁ","TARAPACÁ","VALPARAÍSO","VALPARAÍSO","VALPARAÍSO","VALPARAÍSO","ÑUBLE","ÑUBLE"],["GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR EFLUENTE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR EFLUENTE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE"],[2,119,29,26,85,7,312,22,33,422,408,1674,113,54,134,8326,13,110,8,763,127,33,22,235,92,17,207,456,414,31,1,2579,10,58,1393,107,163,84,5309,105,37,778,327,1,97,6,30,5,647,83,2,53]],"container":"<table class=\"compact\">\n <thead>\n <tr>\n <th> <\/th>\n <th>REGIÓN<\/th>\n <th>CLASIFICA<\/th>\n <th>TOTAL<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n<\/table>","options":{"pageLength":5,"scrollX":true,"columnDefs":[{"className":"dt-right","targets":3},{"orderable":false,"targets":0},{"name":" ","targets":0},{"name":"REGIÓN","targets":1},{"name":"CLASIFICA","targets":2},{"name":"TOTAL","targets":3}],"order":[],"autoWidth":false,"orderClasses":false,"lengthMenu":[5,10,25,50,100]}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script> --- -- - c) Volumen total por región ``` r volumen_reg <- glaciares %>% group_by(REGIÓN, CLASIFICA) %>% summarise(VOL_km3 = sum(VOL_km3, na.rm = T)) ``` <div class="datatables html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-2f8220dda1413fa7b913" style="width:100%;height:auto;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-2f8220dda1413fa7b913">{"x":{"filter":"none","vertical":false,"data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","32","33","34","35","36","37","38","39","40","41","42","43","44","45","46","47","48","49","50","51","52"],["ANTOFAGASTA","ANTOFAGASTA","ANTOFAGASTA","ARAUCANÍA","ARAUCANÍA","ARICA Y PARINACOTA","ARICA Y PARINACOTA","ARICA Y PARINACOTA","ATACAMA","ATACAMA","ATACAMA","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","AYSÉN DEL GENERAL CARLOS IBAÑEZ DEL CAMPO","BIOBIO","BIOBIO","COQUIMBO","COQUIMBO","COQUIMBO","DEL MAULE","DEL MAULE","DEL MAULE","LIBERTADOR BERNARDO O HIGGINS","LIBERTADOR BERNARDO O HIGGINS","LIBERTADOR BERNARDO O HIGGINS","LIBERTADOR BERNARDO O HIGGINS","LOS LAGOS","LOS LAGOS","LOS LAGOS","LOS LAGOS","LOS RÍOS","LOS RÍOS","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","MAGALLANES Y ANTÁRTICA CHILENA","METROPOLITANA DE SANTIAGO","METROPOLITANA DE SANTIAGO","METROPOLITANA DE SANTIAGO","METROPOLITANA DE SANTIAGO","TARAPACÁ","TARAPACÁ","TARAPACÁ","VALPARAÍSO","VALPARAÍSO","VALPARAÍSO","VALPARAÍSO","ÑUBLE","ÑUBLE"],["GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR EFLUENTE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR EFLUENTE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIAR DE VALLE","GLACIAR ROCOSO","GLACIARETE","GLACIAR DE MONTAÑA","GLACIARETE"],[0.01639846958029,0.152225704853678,0.00648850552934863,2.32515379618074,0.02736842189115302,0.1405554516799,0.4930482450738309,0.0195372828372811,0.82414881035594,0.9189970447480091,0.1914235205838981,61.38186285070337,50.63468955910069,1338.35844271818,0.2636252161282871,4.164311128368391,0.55985558719938,0.04076909975488248,0.15516355706096,1.307819513142504,0.01353385946239182,0.49351573022601,0.0327687040343508,0.07805559050997608,2.89754296866571,8.976222430379,0.8864667474512272,0.226877328614614,12.11146276760312,8.287803214669999,0.000236152310977,1.218704508503961,1.21862995095746,0.01854853449186281,68.00284334199824,50.1644741690966,1386.413163789166,0.1055582929595153,3.354473007592568,4.4232423458004,9.8423041283462,3.085503272590733,0.2638739799169003,0.00571683002787,0.1169692124815066,0.000552466933299,0.58629261387875,2.56169615768,2.067194273436658,0.06275484160070585,0.02542690404041,0.01720763347513105]],"container":"<table class=\"compact\">\n <thead>\n <tr>\n <th> <\/th>\n <th>REGIÓN<\/th>\n <th>CLASIFICA<\/th>\n <th>VOL_km3<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n<\/table>","options":{"pageLength":5,"scrollX":true,"columnDefs":[{"className":"dt-right","targets":3},{"orderable":false,"targets":0},{"name":" ","targets":0},{"name":"REGIÓN","targets":1},{"name":"CLASIFICA","targets":2},{"name":"VOL_km3","targets":3}],"order":[],"autoWidth":false,"orderClasses":false,"lengthMenu":[5,10,25,50,100]}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script> --- -- - Armemos un ódigo simple donde podamos visualizar las 3 dimensiones de información: * Volumen * Región * Tipo de glaciar -- ``` r volumen_reg %>% ggplot(aes(x = REGIÓN, y = VOL_km3)) + geom_bar(stat = "identity") + facet_wrap(~CLASIFICA) + labs(x = "", y = expression(paste("Volumen ", km^{ 3 }))) + coord_flip() ``` --- -- <img src="data:image/png;base64,#DIPGEOPR_01_2_files/figure-html/unnamed-chunk-66-1.png" width="100%" /> --- class: middle